📦 模型压缩

📷 CVPR2025 · 共 5 篇

Alternating Gradient Flow Utility A Unified Metric For Structural Pruning And Dy

提出基于交替梯度流(AGF)的统一效用度量，将特征空间总变差作为结构化剪枝指标，并结合置信度级联路由实现离线拓扑构建与在线动态推理的解耦，在ImageNet-1K极端压缩下避免传统指标导致的结构崩溃，在ImageNet-100动态推理中以0.92x计算代价匹配全模型精度。

An Fpga Implementation Of Displacement Vector Search For Intra Pattern Copy In J

首次提出JPEG XS帧内模式复制(IPC)中位移向量(DV)搜索模块的FPGA架构实现，采用四级流水线设计和优化的存储组织方式，在Xilinx Artix-7上实现38.3 Mpixels/s吞吐量和277 mW功耗，为IPC实际硬件部署和ASIC转化奠定基础。

Arche Autoregressive Residual Compression With Hyperprior And Excitation

提出ARCHE端到端学习型图像压缩框架，在统一概率架构中整合分层Hyperprior、掩码空间自回归上下文、通道条件化和SE激励通道重校准，无需Transformer或循环组件，在Kodak上相对Ballé基线BD-Rate降低约48%，相对VVC Intra降低约5.6%，仅95M参数和222ms解码时间。

GeoChemAD: Benchmarking Unsupervised Geochemical Anomaly Detection for Mineral Exploration

提出 GeoChemAD 开源基准数据集（8 个子集，覆盖多区域/多采样源/多目标元素）和 GeoChemFormer 框架，通过空间上下文自监督预训练和元素依赖建模实现无监督地球化学异常检测，在所有子集上取得最优 AUC。

HiAP: A Multi-Granular Stochastic Auto-Pruning Framework for Vision Transformers

HiAP 提出了一种多粒度自动剪枝框架，通过在宏观（attention heads、FFN blocks）和微观（intra-head dimensions、FFN neurons）两级部署可学习 Gumbel-Sigmoid 门控，在单阶段端到端训练中自动发现最优子网络，无需手工重要性排序或后处理阈值。